神经网络 lstm 源码软件人工智能 rnn

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RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现（源码.zip

标签： matlab 源码

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循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）以及Pytorch的使用

标签：神经网络 rnn lstm

循环神经网络的结构，它由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成。语言模型：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么在使用RNN之前，语言模型主要采用n-gram, n是一个自然数，假设一个...

循环神经网络（RNN）简单介绍—包括TF和PyTorch源码，并给出详细注释

标签： pytorch rnn 深度学习

循环神经网络是一种神经网络结构，其神经元之间的连接具有时间序列的特性。它可以处理具有时间序列结构的数据，如文本、音频、视频等。在本教程中，我们将介绍循环神经网络的基本原理和应用，以及如何使用keras框架...

深度学习TensorFlow2，循环神经网络（RNN，LSTM）系列知识

标签： rnn lstm 深度学习

举个例子那ResNet18做个练习往往就可以抛出成千上万的权值w，但在循环神经网络w的值也就那么几个然后每层都用他们这几个，构成了循环。 2 、循环神经网络主要作用场景？主要用于语言模型，文本生成，机器翻译。...

循环神经网络RNN、LSTM、GRU原理详解

标签：深度学习人工智能神经网络

一、写在前面这部分内容应该算是近几年发展中最基础的部分了，但是发现自己忘得差不多了，很多细节记得不是很清楚了，故写这篇博客...在开始RNN之前我们先简单的回顾一下神经网络，下图就是一个简单的神经网络的示...

中文环境领域文本分析包（源码+项目说明）（纯神经网络架构，支持EnvBert,LSTM,RNN,word2vec等模型）.zip

标签：课程大作业课程设计毕业设计项目源码

中文环境领域文本分析包（源码+项目说明）（纯神经网络架构，支持EnvBert,LSTM,RNN,word2vec等模型，支持自定义模型，下游任务包括分类，回归，多选，情感分析，命名实体识别等，专题包括气候变化文本分析，环境知识...

基于CNN+LSTM时空神经网络的在线流量分类模型源码+说明文档+方案设计文档.zip

标签： cnn lstm 神经网络软件/插件范文/模板/素材

2、该资源适合计算机相关专业(如计科、人工智能、大数据、数学、电子信息等)正在做课程设计、期末大作业和毕设项目的学生、或者相关技术学习者作为学习资料参考使用。 3、该资源包括全部源码，需要具备一定基础才能...

AI人工智能进阶-BERT/Transformer/LSTM/RNN原理与代码

标签：自然语言处理深度学习人工智能

所有的分享都来自于我个人笔记，经过我自己的思考总结实践积累下来的东西，希望能帮助到入门的朋友们。

LSTM神经网络预测算法 Matlab/python

标签：神经网络 lstm matlab python 算法

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Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测（完整源码和数据）

标签： python 网络网络 lstm GA-TCN-LSTM

2.使用先进的机器学习技术和优化算法开发石油产量预测模型，包括开发遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆（GA-TCN-LSTM）集成模型，以及对循环神经网络（RNN）、门控循环单元（ GRU）、长短期记忆LSTM）和时间卷积...

基于神经网络的黄金、外汇价格预测（RNN、LSTM、GRU、CNN+LSTM、BP）

这里写自定义目录标题价格预测研究分析价格预测理论研究价格预测模型选取价格预测模型验证价格预测功能的详细设计与实现结论![在这里插入图片描述]...colo

递归神经网络LSTM原理——结合实例MATLAB实现

标签：递归神经网络 LSTM MATLAB

所以我将结合实例，使用matlab语言，完成递归神经网络程序的编写（LSTM）。本人菜鸡一枚，如有错误还望各路大神，指正教导。文章的问题和数据和我之前写的递归神经网络BPTT文章中一致，方便大家比较两种方法的差异，...

TensorFlow 源码分析 -- 循环神经网络（RNN / LSTM / GRU ）

标签： RNN TensorFlow LSTM

LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种，TensorFlow中已经把这些常用的模型封装的很好，但是在实际工作中，我们经常需要根据需求的不同对LSTM或者GRU进行一些修改，甚至需要重新实现一种RNN模型，...

（论文加源码）基于DEAP的脑电情绪识别论文源码改进版本（附论文代码，lstm和rnn）

标签： lstm rnn 深度学习神经网络脑电情绪识别

对Acharya D.等人在论文中使用的LSTM RNN模型进行修改，以获得约92.17%（觉醒）和约94.46%（效价）的准确度，之前论文的准确率是88.6%和88.72%。如果对之前的论文不了解，可以先阅读之前对该论文的讲解：

基于RNN(循环神经网络)空中目标意图识别-kereas源码+数据集+程序说明及注释.zip

标签： RNN 循环神经网络空中目标意图识别 kereas 意图识别程序

基于RNN(循环神经网络)空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明及注释程序为使用循环神经网络进行意图识别的程序程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库...

【Python深度学习】循环神经网络RNN中文分词实战（附源码）

标签：深度学习 rnn 中文分词

【Python深度学习】循环神经网络RNN中文分词实战（附源码）

LSTM神经网络实现对股市收盘价格的预测实战（python实现附源码超详细)

标签： 1024程序员节 python lstm

搭建LSTM神经网络实现对股市收盘价格的预测实战（python实现附源码超详细)

BugAI：基于AI的错误预测的深度学习模型（长期短期记忆（LSTM），递归神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN...

标签： Python

布加深度学习模型（长期短期记忆（LSTM），递归神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN））用于基于AI的错误预测。此外，还使用了其他机器学习模型，例如SVM，oneClassClassifier，isolationForest。